Generazione e validazione di modelli predittivi per il cancro alla prostata localizzato trattato con radioterapia esterna.

L’obiettivo generale dello studio è quello di sviluppare un modello predittivo degli esiti oncologici e delle tossicità vescicali e rettali basato sull’analisi di pazienti con carcinoma prostatico localizzato che hanno ricevuto radioterapia esterna, utile per il processo decisionale medico. Questo obiettivo si articola in tre obiettivi specifici:

1) Stimare un modello predittivo per gli esiti oncologici, come la probabilità di recidiva biochimica (BR), tempo libero da malattia o metastasi (DFT), sopravvivenza globale (OS) e sopravvivenza specifica per il cancro (CSS).

2) Stimare un modello predittivo per la tossicità vescicale e rettale in pazienti con cancro alla prostata localizzato che hanno ricevuto radioterapia esterna.

3) Analizzare la fattibilità e l'impatto dell'implementazione di un modello decisionale individualizzato basato su questo modello e la sua implementazione nei comitati oncologici e nelle visite iniziali (informative) in radioterapia oncologica.

• Ipotesi**:

  1. Il modello predittivo sviluppato avrà valori predittivi adeguati.
  2. Convalidare e confrontare il modello con altri metodi decisionali condivisi nel cancro della prostata localizzato nei servizi di radioterapia oncologica.
  3. Professionisti e pazienti mostreranno un'adeguata soddisfazione con l'uso di questo tipo di modello per il processo decisionale condiviso con il paziente in radioterapia oncologica.
• Metodo**:

Questo studio è suddiviso in fasi per la sua esecuzione:

1. Analisi retrospettiva di 400 pazienti con diagnosi di cancro alla prostata localizzato e trattati con radioterapia esterna tra gennaio 2014 e dicembre 2019. Verranno condotte sottoanalisi della popolazione per valutare i diversi esiti oncologici e le tossicità prodotte, con particolare enfasi sulla distinzione delle differenze che le variabili tecnologiche possono giustificare.
2. Generazione e validazione di un modello predittivo per gli esiti del trattamento oncologico e per le tossicità vescicali e rettali. Lo sviluppo del modello seguirà le linee guida TRIPOD.

3. Analisi dell'implementazione del modello nel processo decisionale del paziente, per il quale verrà applicato un questionario validato per misurare la soddisfazione per la decisione presa nei pazienti con diagnosi di neoplasia prostatica (15). Il modello predittivo verrà applicato attraverso uno studio pilota che coinvolge 30 pazienti a cui verranno presentate opzioni di trattamento basate su diversi scenari di esito. Il questionario verrà somministrato dopo la prima visita in radioterapia oncologica per valutare l'utilizzo di modelli predittivi nell'ambito delle informazioni fornite. Questo questionario valuterà i miglioramenti nella conoscenza del paziente del cancro alla prostata, la chiarezza dei valori personali, l'efficacia della decisione e la riduzione dell'incertezza riguardo alla decisione presa.

   • Analisi statistica**:

Fase 1: il tasso di incidenza annuale sarà calcolato utilizzando il metodo attuariale per gli esiti oncologici, stimando il numero annuale di casi diviso per la somma del totale degli anni-persona a rischio per 100 pazienti trattati. I tassi saranno calcolati come tassi grezzi e standardizzati per età, stratificati per caratteristiche sociodemografiche e cliniche rilevanti. I tassi saranno riepilogati come incidenze cumulative nel tempo utilizzando uno stimatore di Kaplan-Meier. Le associazioni individuali tra fattori predittivi ed esiti delle complicanze saranno calcolate utilizzando un modello di previsione logistica binomiale bivariata. Il tempo di previsione ottimale verrà stimato confrontando le variazioni delle quote in diversi punti limite tra il tempo e l'evento.

Fase 2: il modello di previsione del rischio sarà costruito utilizzando tecniche di regressione logistica penalizzata per ottimizzare l'accuratezza predittiva per il verificarsi di esiti oncologici. Lo sviluppo del modello sarà condotto su un sottoinsieme di dati di addestramento utilizzando la convalida k-fold e la previsione diagnostica verrà calcolata utilizzando l'algoritmo ricalibrato. Le prestazioni del modello predittivo verranno valutate calcolando l'area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore e altre misure di accuratezza per vari punti limite (percentuale di pazienti a massimo rischio, massimizzazione del valore predittivo positivo e negativo e punteggio F).

Fase 3: il modello predittivo verrà applicato a 30 nuovi pazienti. La soddisfazione media per le informazioni fornite sarà stimata utilizzando i risultati del questionario. I cambiamenti nell'incertezza prima e dopo la ricezione delle informazioni saranno valutati utilizzando test t per campioni appaiati.